● 摘要
随着全球经济的迅猛发展，城市交通紧张状况日益加剧，ITS（智能交通系统），作为一种解决交通问题的全新方式，在国内外迅速发展。基于路网的移动对象的时空轨迹研究，是一个方兴未艾的研究领域。在此方面的研究，可以为智能交通、物流运输等领域的时空问题提供基础解决方案。车辆监控系统在运行过程中积累了大量的轨迹数据，数据中包含了许多有价值的信息。如何更好地管理这些数据，对其进行统计分析，为管理部门的决策提供支持，是个急待解决的问题。论文以广州市车辆智能监控调度系统为背景，研究并实现了基于路网的轨迹数据管理中的关键技术，包括轨迹数据模型、地图匹配算法、轨迹压缩算法以及轨迹数据库的查询和统计。首先，论文分析了导航数据标准中的路网模型，结合广州市车辆智能监控调度系统的实际情况，提出了一个三层架构的路网模型，给出了路网的建立过程。其次，论文介绍了基于路网的轨迹模型和一个改进的地图匹配算法，通过将三维时空点轨迹匹配到路网上，生成基于路网的轨迹，并研究了基于路网轨迹数据的压缩问题。最后，论文将轨迹存放到轨迹数据库中，并给出了轨迹数据库查询统计功能的实现，并可视化展示了轨迹数据的查询统计结果。本文采用广州车辆监控系统运行中产生的实际GPS数据对轨迹匹配结果、压缩效果进行了测试和评价，并根据实际数据的特点对算法进行了调整和改进。论文的最后，对课题研究工作进行了总结
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